[发明专利]支持自动化系统的规划的辅助系统和方法以及训练方法

权利要求书

1.一种用于支持自动化系统的规划的辅助系统(100)，包括：

配置数据库(600)，所述配置数据库包括所述自动化系统的配置数据组(610)，其中，各个配置数据组(610)各自包括预先设定的自动化系统的配置数据；

用于对所述配置数据组进行结构化和调整的向量化组件(300)，其中，所述向量化组件(300)设计和设置用于将所述配置数据库(600)的所述配置数据组(610)转换为向量化的配置数据组(310)，

其特征在于，所述辅助系统(100)还包括用于借助人工智能处理所述向量化的配置数据组(310)的AI组件(400)，其中，所述向量化的配置数据组(310)的经由所述AI组件(400)的处理包括对具有深度学习架构的神经网络(500)的使用。

2.根据权利要求1所述的辅助系统，其特征在于，所述神经网络(500)设计和设置为受训练的神经网络，其中，所述神经网络(500)的训练至少部分地利用所述配置数据库(600)被得到并且利用所述向量化的配置数据组被执行。

3.根据权利要求1或2所述的辅助系统，其特征在于，所述辅助系统(100)设计和设置用于实施训练运行状态，在所述训练运行状态中，所述神经网络(500)的训练在使用所述配置数据库(600)的情况下利用深度学习方法被得到并且利用所述向量化的配置数据组来进行。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的辅助系统，其特征在于，所述辅助系统(100)设计和设置用于实施推荐运行状态，在所述推荐运行状态中，

为所述辅助系统(100)输送设计配置数据组，

借助于所述向量化组件(300)将所述设计配置数据组转换为向量化的设计配置数据组，并且

在使用所述神经网络(500)的情况下，所述辅助系统(100)从所述配置数据库(600)中由向量化的设计配置数据组得出推荐配置数据组。

5.根据权利要求4所述的辅助系统，其特征在于，对于所述设计配置数据组的数据，由所述辅助系统(100)输出：

所述推荐配置数据组的各个相关的数据，和/或

与所述推荐配置数据组的各个相关的数据的偏差，和/或

对所述设计配置数据组的数据进行补充的、来自所述推荐配置数据组的数据。

6.根据权利要求4或5所述的辅助系统，其特征在于，所述辅助系统(100)设计和设置用于，

在使用所述设计配置数据组和所述推荐配置数据组的情况下建立结果配置数据组，和/或存储在使用所述设计配置数据组和所述推荐配置数据组的情况下建立的推荐配置数据组，并且

确定与所述结果配置数据组相关的硬件组件，

以及还得出与确定的所述硬件组件相关的预定信息。

7.根据权利要求4至6中任一项所述的辅助系统，其特征在于，所述配置数据库(600)的配置数据组(610)分别被分配有评估特征变量，并且由所述辅助系统(100)输出配属于所述推荐配置数据组的推荐评估。

8.根据权利要求7所述的辅助系统，其特征在于，所述辅助系统(100)设计和设置用于，在使用所述配置数据库(600)的所述配置数据组(610)的所述评估特征变量的情况下得出所述设计配置数据组的设计评估。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的辅助系统，其特征在于，所述神经网络(500)具有自动编码器结构，其中，所述自动编码器结构具有编码区域(530)、与所述编码区域耦连的代码区域(540)、以及与所述代码区域连接的解码区域(550)。

10.根据权利要求9所述的辅助系统，其特征在于，所述自动编码器结构设计和设置为，使得所述配置数据库(600)的所述配置数据组(610)被分配有或能被分配有在所述神经网络(500)的所述代码区域中的定位(910)。